本发明专利技术属于机器视觉技术领域，公开了一种基于机器视觉的缺陷快速检测方法及装置、设备、存储介质，方法包括将待检测图像划分成若干图像子块；计算每个图像子块的多个相位一致性值，并求每个图像子块的多个相位一致性值的平均值；将平均值较大的指定数量个图像子块作为缺陷子块。该检测方法通过计算图像的相位一致性来检测图像中的边缘，可以不受图像局部光线明暗变化的影响，并能包含图像中的角、线、纹理等信息，尤其在图像边缘对比度比较低时保留边缘信息，从而对图像的亮度、对比度不敏感，可以很好的克服光线明暗所带来的纹理结构影响，进而可以提高基于机器视觉的产品表面缺陷检测的精确度。测的精确度。测的精确度。
【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的缺陷快速检测方法及装置、设备、存储介质
[0001]本专利技术属于机器视觉
，具体涉及一种基于机器视觉的缺陷快速检测方法及装置、设备、存储介质。
技术介绍
[0002]工业产品如果存在变形、缺料、毛刺、黑点、划伤等缺陷，将导致产品美观和质量大打折扣。机器视觉检测是产品表面缺陷检测方法之一。该方法将待检测产品转换成图像信号，利用数字图像处理技术提取可以描述缺陷的特征。
[0003]在图像处理领域，基本特征可以分为点特征和线特征。角点等公共点特征通过局部点的大小和方向来表示对象。线特征由连续的点序列元素组成，如边缘特征，可以形成连通区域。缺陷往往以线特征的形式出现。
[0004]缺陷特征提取可能会受到多种因素的影响，例如变化、对比度、光照和噪声干扰。尤其是一些弱纹理特征，如口罩的生产线中掉落到口罩上的毛发、电子器件与表面纹理非常相似的划痕、SMT贴片元件缺陷、X光安检图像检测等图像对比度较低的应用场景中，检测难度更大。
[0005]而传统的Sobel、Canny等特征检测算法从梯度的一阶导数极大值或二阶导数过零点来检测边缘，这些检测算法的检测结果跟图像的对比度有很大关系，对于上述对比度较低的应用场景中，经常难以获得准确的弱纹理特征。同时，由于噪声的存在，传统的特征检测算法经常会得到虚假的弱纹理特征，使得计算量大，难以满足实时检测的需求。
[0006]因此目前基于机器视觉的产品表面缺陷检测的精确度和处理速度都不够。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的缺陷快速检测方法及装置、设备、存储介质，可以提高基于机器视觉的产品表面缺陷检测的精确度和速度。
[0008]本专利技术实施例第一方面公开一种基于机器视觉的缺陷快速检测方法，包括：
[0009]将待检测图像划分成若干图像子块；
[0010]计算每个所述图像子块的多个相位一致性值；
[0011]求每个所述图像子块的多个相位一致性值的平均值；
[0012]将所述平均值较大的指定数量个图像子块作为缺陷子块。
[0013]在一些实施例中，所述计算每个所述图像子块的多个相位一致性值，包括：
[0014]构建自适应Log Gabor二维小波；
[0015]对所述自适应Log Gabor二维小波进行尺度和方向变换，生成多个尺度、多个方向的滤波器组，获得每个尺度下的对称滤波器；
[0016]将每个所述图像子块与所述对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的卷积结果；
[0017]根据所述卷积结果，计算每个尺度下、每个方向下的振幅向量和相位向量；
[0018]根据每个尺度下、每个方向下的振幅向量和相位向量，计算每个所述图像子块的多个相位一致性值。
[0019]在一些实施例中，所述对称滤波器包括偶对称滤波器和奇对称滤波器；所述将每个所述图像子块与所述对称滤波器进行卷积计算获得每个所述图像子块的卷积结果，包括：
[0020]将每个所述图像子块与所述偶对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的第一卷积子结果；
[0021]将每个所述图像子块与所述奇对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的第二卷积子结果；
[0022]将所述第一卷积子结果和所述第二卷积子结果作为卷积结果。
[0023]在一些实施例中，所述构建自适应Log Gabor二维小波之后，所述方法还包括：
[0024]获取衰减频率为第一频率值的多个样本图像；
[0025]计算每个所述样本图像的频谱衰减图，得到衰减至中心频率的指定百分比时所对应第二频率值；
[0026]根据所述第一频率值和所述第二频率值，确定所述自适应Log Gabor二维小波的参数。
[0027]本专利技术实施例第二方面公开一种基于机器视觉的缺陷快速检测装置，包括：
[0028]划分单元，用于将待检测图像划分成若干图像子块；
[0029]计算单元，用于计算每个所述图像子块的多个相位一致性值；
[0030]平均单元，用于求每个所述图像子块的多个相位一致性值的平均值；
[0031]选择单元，用于将所述平均值较大的指定数量个图像子块作为缺陷子块。
[0032]在一些实施例中，所述计算单元包括：
[0033]构建子单元，用于构建自适应Log Gabor二维小波；
[0034]变换子单元，用于对所述自适应Log Gabor二维小波进行尺度和方向变换，生成多个尺度、多个方向的滤波器组，获得每个尺度下的对称滤波器；
[0035]卷积子单元，用于将每个所述图像子块与所述对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的卷积结果；
[0036]第一计算子单元，用于根据所述卷积结果，计算每个尺度下、每个方向下的振幅向量和相位向量；
[0037]第二计算子单元，用于根据每个尺度下、每个方向下的振幅向量和相位向量，计算每个所述图像子块的多个相位一致性值。
[0038]在一些实施例中，所述对称滤波器包括偶对称滤波器和奇对称滤波器；
[0039]所述卷积子单元，具体用于将每个所述图像子块与所述偶对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的第一卷积子结果；以及，将每个所述图像子块与所述奇对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的第二卷积子结果；以及将所述第一卷积子结果和所述第二卷积子结果作为卷积结果。
[0040]在一些实施例中，基于机器视觉的缺陷快速检测装置还包括：
[0041]获取单元，用于所述构建子单元构建自适应Log Gabor二维小波之后，获取衰减频率为第一频率值的多个样本图像；
[0042]频谱衰减单元，用于计算每个所述样本图像的频谱衰减图，得到衰减至中心频率的指定百分比时所对应第二频率值；
[0043]参数确定单元，用于根据所述第一频率值和所述第二频率值，确定所述自适应Log Gabor二维小波的参数。
[0044]本专利技术实施例第三方面公开一种电子设备，包括存储有可执行程序代码的存储器以及与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行第一方面公开的基于机器视觉的缺陷快速检测方法。
[0045]本专利技术实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面公开的基于机器视觉的缺陷快速检测方法。
[0046]本专利技术的有益效果在于，所提供的基于机器视觉的缺陷快速检测方法及装置、设备、存储介质，方法包括将待检测图像划分成若干图像子块；计算每个图像子块的多个相位一致性值，并求每个图像子块的多个相位一致性值的平均值；将平均值较大的指定数量个图像子块作为缺陷子块。与基于灰度的边缘特征提取方法不同，该检测方法通过计算图像的相位一致性来检测图像中的边缘，可以不受图像局部光线明暗变化的影响，并能包含图像中的角、线、纹理等信息，尤其在图像边本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的缺陷快速检测方法，其特征在于，包括：将待检测图像划分成若干图像子块；计算每个所述图像子块的多个相位一致性值；求每个所述图像子块的多个相位一致性值的平均值；将所述平均值较大的指定数量个图像子块作为缺陷子块。2.如权利要求1所述的基于机器视觉的缺陷快速检测方法，其特征在于，所述计算每个所述图像子块的多个相位一致性值，包括：构建自适应LogGabor二维小波；对所述自适应LogGabor二维小波进行尺度和方向变换，生成多个尺度、多个方向的滤波器组，获得每个尺度下的对称滤波器；将每个所述图像子块与所述对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的卷积结果；根据所述卷积结果，计算每个尺度下、每个方向下的振幅向量和相位向量；根据每个尺度下、每个方向下的振幅向量和相位向量，计算每个所述图像子块的多个相位一致性值。3.如权利要求2所述的基于机器视觉的缺陷快速检测方法，其特征在于，所述对称滤波器包括偶对称滤波器和奇对称滤波器；所述将每个所述图像子块与所述对称滤波器进行卷积计算获得每个所述图像子块的卷积结果，包括：将每个所述图像子块与所述偶对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的第一卷积子结果；将每个所述图像子块与所述奇对称滤波器进行卷积计算，获得每个所述图像子块的第二卷积子结果；将所述第一卷积子结果和所述第二卷积子结果作为卷积结果。4.如权利要求2或3所述的基于机器视觉的缺陷快速检测方法，其特征在于，所述构建自适应LogGabor二维小波之后，所述方法还包括：获取衰减频率为第一频率值的多个样本图像；计算每个所述样本图像的频谱衰减图，得到衰减至中心频率的指定百分比时所对应第二频率值；根据所述第一频率值和所述第二频率值，确定所述自适应LogGabor二维小波的参数。5.基于机器视觉的缺陷快速检测装置，其特征在于，包括：划分单元，用于将待检测图像划分成若干图像子块；计算单元，用于计算每个所述图像子块的多个相位一致性值；平均单元，用于求每个所述图像子块的多个相位一致性值的平均值；选择单元，用于将所述平均值较大的指定数量个...
【专利技术属性】
技术研发人员：高红霞，李日红，莫宜锦，万燕英，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。